אפשרות סגמנטציה של לקוחות באמצעות AI לחברות B2B: מפה דרכים

בסיסה בקרוליינה הצפונית, Ingersoll Rand היא אחת החברות המובילות בעולם. החברה מתגאה במספר רב של קווי עסק, כולל מערכות אוויר דחוס, פתרונות HVAC ומוצרים טכנולוגיים מתקדמים שמשרתים תעשיות שונות, כגון מעבדות מדעיות וחברות הובלת מטענים. היא גם מחזיקה בנוכחות ביותר מ-175 מדינות, ופועלת בעיקר במגזר B2B.

עם זאת, קל לדמיין כיצד יכול להיות מורכב לספק את כל לקוחותיה, ולכן Ingersoll Rand פנתה ל-AI כדי להבין אותם טוב יותר.

באמצעות ניצול AI לסגמנטציה של בסיס הלקוחות הנרחב והמגוון שלה, החברה הצליחה ליצור קמפיינים מותאמים שביצועיהם היה טוב יותר ב-KPI כגון קצבי פתיחה, קצבי קליקים והמרות. חלק מהקמפיינים הללו סווגו לפי גאוגרפיה, בעוד שאחרים סווגו לפי סוג או גודל של עסק, ואחרים היו שילוב של כל אלה. זה עזר למנהיגי החברה להבין שיש להם כמה סגמנטים ייחודיים שלא השקיעו זמן בפיתוחם לפני כן. בעצם, בלי AI, הם אולי לא היו מודעים לקיומם של סגמנטים אלה.

הצלחתה של Ingersoll Rand מראה משהו שכל מנהיגי העסקים צריכים להבין. הנוף הנוכחי הוא היפר-תחרותי, ולכן, הבנת הלקוחות שלך היא בעלת חשיבות קריטית. לקוחות שאינם מרגישים מוכרים או שאינם מקבלים את צורכיהם ממוצר או שירות שלך, יכולים בקלות להימשך להצעה של חברה יריבה.

כדי לשפר את הסיכויים שלך להבין כראוי מה לקוחותיך מצפים, עליך לחלק אותם לסגמנטים הנכונים, שכן רק בדרך זו תדע בוודאות מהם המאפיינים, התנהגויות והעדפות המשותפות שלהם. על בסיס סגמנטים אלה, תוכל ליצור קמפיינים מותאמים והצעות מוצרים אישיות, שמשפרות במידה ניכרת את שיעורי ההמרה שלך.

באמצעות אימוץ טכנולוגיות כגון בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML), חברות יכולות לתת דחיפה למאמצי הסגמנטציה של הלקוחות. אולם, כמו כל חידושים טכנולוגיים, הם זקוקים לאימוץ אסטרטגי.

כאן מדריך לעזור לך להשיג את זה.

למה סגמנטציה של לקוחות חשובה, וכיצד AI יכול לעזור?

בעצם, AI יכול לעזור לנו על ידי עקיפת הטיה ושיטות מסורתיות של סגמנטציה של לקוחותינו. מכיוון שתהליך הסגמנטציה שלו מופעל רק על ידי נתונים, אנו יכולים אז ללמוד על סגמנטים של לקוחות שלא חשבנו עליהם, וזה מגלה מידע ייחודי על לקוחותינו.

כדי להמחיש יותר, בואו נביט בדוגמה הבאה.

חברה המתמחה בציוד חקלאי ואספקה מתכננת להרחיב את ההצעה שלה. החברה מבצעת סגמנטציה כדי לוודא שהמוצרים החדשים רלוונטיים.

בעבר, העסק הסתמך על גישה מסורתית לסגמנטציה, וסווג לקוחות לפי מיקום גאוגרפי, על בסיס ההנחה הבסיסית שחקלאים מאותה אזור יהיו בעלי צרכים דומים. למשל, הם היו מפרסמים טרקטור המתמקד במאפיינים שנתפסו כדמיון בין חוות במערב התיכון, כגון תנאי מזג אוויר.

אולם, לאחר יישום AI, החברה הבינה כי סגמנטציה גאוגרפית לא הייתה הגישה הנכונה. באמצעות איסוף נתונים נרחב (כולל היסטוריית רכישות, גודל חווה, סוגי גידולים, שיטות השקיה, אימוץ טכנולוגיה, קצב אוטומציה ועוד), ותוך שימוש באלגוריתמים של AI לניתוח, החברה גילתה כי גודל החווה הוא אחד הגורמים הקריטיים המשפיעים על החלטת הרכישה של החקלאי. זה יכול להיראות ברור: חקלאים עם חוות גדולות יותר הם בעלי צרכים שונים מאלו עם רכוש קטן יותר. אולם, מנהיגי חברת הציוד החקלאי היו עדיין נחושים למכור דרך סגמנטציה גאוגרפית, ובכוחות עצמם, הם אולי לא היו משנים את תהליך זה, אף על פי שהוא לא היה מביא את התוצאות הטובות ביותר.

נאמר, כיצד ניתן לבצע תהליך זה?

גישות שונות לסגמנטציה של לקוחות

כדי לקבוע איזו מודל ליישם בגישת סגמנטציה של לקוחות, עליך לשקול:

• מה הנתונים שיש לי בנמצא? במילים אחרות, מה אני יודע?

• מהם יעדי העסק שלי?

• מה אני יודע על לקוחותי?

על בסיס זה, תוכל ליישם מודל לא מופרע, מודל מופרע או לע